የ a16z ውይይት ከ 27 አመቱ ዋና ሥራ አስፈፃሚ ጋር፡ AI ወኪል ትልቅ ጥቅም አለው፣ እና የረጅም ጊዜ ዋጋ ከጉልበት ወጪዎች ጋር ይያያዛል።

ድምቀቶች

• የኤልኤልኤም አስማት በጣም ተለዋዋጭ ናቸው፣ ከተለያዩ ሁኔታዎች ጋር መላመድ የሚችሉ እና መሰረታዊ የማሰብ ችሎታ ያላቸው ናቸው።
• በጊዜ ሂደት UI እና UX በተፈጥሮ ቋንቋ ላይ የተመሰረቱ ይሆናሉ ብለን እናምናለን ምክንያቱም ይህ የወኪል ስርዓት የሚያስብበት መንገድ ነው ወይም ይህ በመሠረቱ ለትልቅ የቋንቋ ሞዴሎች (LLMs) ስልጠና መሰረት ነው.
• አንድ ሰው የ AI ወኪልን እንዲቀበል ከፈለጉ በእውነቱ “የእምነት መዝለል” ዲግሪ እየወሰደ ነው ምክንያቱም ለብዙ ሰዎች ይህ በጣም ያልተለመደ መስክ ነው።

AI ወኪል የደንበኞችን ልምድ ይቀይሳል

ጄሲ ዣንግ፡- ወኪል በትክክል እንዴት ነው የሚገነባው? የእኛ አመለካከት ከጊዜ በኋላ እንደ ተፈጥሯዊ ቋንቋ-ተኮር ወኪል ይሆናል ምክንያቱም ትላልቅ የቋንቋ ሞዴሎች (LLMs) የሚሰለጥኑት በዚህ መንገድ ነው።

በረጅም ጊዜ ውስጥ ፣ እንደ ሰው የሆነ እጅግ በጣም አስተዋይ ወኪል ካለዎት ፣ ነገሮችን ሊያሳዩት ፣ ሊገልጹለት ፣ ግብረ መልስ መስጠት ይችላሉ እና መረጃውን በአእምሮው ያዘምናል ።

በጣም ብቃት ያለው የሰው ቡድን አባል እንዳለህ መገመት ትችላለህ። መጀመሪያ ሲቀላቀሉ አንድ ነገር ያስተምሯቸዋል፣ መስራት ይጀምራሉ፣ እና ከዚያ ግብረ መልስ ትሰጣቸዋለህ እና አዲስ መረጃ ታሳያቸዋለህ።

ውሎ አድሮ በዚህ አቅጣጫ ያዳብራል - የበለጠ ውይይት እና በተፈጥሮ ቋንቋ ላይ የተመሰረተ ይሆናል, እና ሰዎች እርስ በርስ የሚግባቡበት መንገድ የበለጠ ተፈጥሯዊ ይሆናል. እና ሰዎች ከአሁን በኋላ እነዚያን የተወሳሰቡ የውሳኔ ዛፎችን መስፈርቶችን ለመያዝ አይጠቀሙም ፣ ሊሰሩ ይችላሉ ግን ሊወድቁ ይችላሉ።

ቀደም ሲል ትልቅ የቋንቋ ሞዴል ስላልነበረን ይህን ማድረግ ነበረብን። አሁን ግን፣ በኤጀንት ቀጣይነት ያለው ግስጋሴ፣ የተጠቃሚው ልምድ (UX) እና የተጠቃሚ በይነገጽ (UI) የበለጠ ውይይት ይሆናል።

ዴሪክ ሃሪስ፡ ሰላም ለሁላችሁም፣ እንኳን ወደ A16z AI ፖድካስት በደህና መጡ። እኔ ዴሪክ ሃሪስ ነኝ፣ እና ዛሬ የDecagon መስራች እና ዋና ስራ አስፈፃሚ የሆኑት ጄሲ ዣንግ እና የ a16z አጋር ከሆነው ኪምበርሊ ታን ጋር እቀላቀላለሁ። ኪምበርሊ ውይይቱን ይመራዋል, እና ጄሲ ዲካጎን እና ምርቶቹን የመገንባት ልምድ ያካፍላል.

ስለሱ ብዙ የማያውቁት ከሆነ፣ Decagon የደንበኛ ድጋፍን ለመርዳት AI ወኪሎችን ለንግድ ድርጅቶች የሚያቀርብ ጅምር ነው። እነዚህ ወኪሎች ለአንድ የኤፒአይ ጥሪ የውይይት ቦቶችም ሆነ የኤል ኤም ኤል መጠቅለያዎች አይደሉም ነገር ግን በኩባንያው ልዩ ፍላጎቶች ላይ ተመስርተው ውስብስብ የስራ ፍሰቶችን ማስተናገድ የሚችሉ በጣም የተበጁ የላቁ ወኪሎች ናቸው።

ዲካጎን ለምን እንደፈጠሩ እና የተለያዩ LLMን እና የደንበኛ አካባቢዎችን ለማስተናገድ እንዴት እንደተሰራ ከማብራራት በተጨማሪ፣ ጄሲ በየንግግሩ የሚያስከፍል የንግድ ሞዴል ጥቅሞችን እና AI ወኪሎች እንዴት የደንበኛ ድጋፍ ሰጪ መሪዎችን የሚጠይቁ ክህሎቶችን እንደሚቀይሩ ይናገራል።

በተጨማሪም ኪምበርሊ በቅርቡ በዚህ ክፍል ውስጥ በአጭሩ የምንወያይበትን "RIP to RPA, The Rise of Intelligent Automation" በሚል ርዕስ የብሎግ ልጥፍ መጻፉን መጥቀስ ተገቢ ነው።

አውቶሜትሽን በንግድ ሂደቶች ውስጥ እንዴት እንደሚነሳ ለመረዳት ጥሩ መነሻ ነጥብ ነው፣ እና በትዕይንት ማስታወሻዎች ውስጥ አገናኝ እናቀርባለን። እና በመጨረሻም ለማስታወስ ያህል፣ የዚህ ጽሁፍ ይዘት ለመረጃ አገልግሎት ብቻ ነው እና እንደ ህጋዊ፣ ንግድ፣ ታክስ ወይም የኢንቨስትመንት ምክር ሊቆጠር አይገባም፣ እንዲሁም ማንኛውንም ኢንቨስትመንት ወይም ደህንነት ለመገምገም ጥቅም ላይ መዋል የለበትም፣ እና በማንኛውም a16z ፈንድ ባለሀብት ወይም እምቅ ባለሃብት ላይ አይመራም።

ጄሲ ዣንግ፡- ለራሴ አጭር መግቢያ። ተወልጄ ያደኩት ቦልደር ሲሆን በልጅነቴ በብዙ የሂሳብ ውድድር እና በመሳሰሉት ተሳትፌያለሁ። በሃርቫርድ የኮምፒዩተር ሳይንስን ተማርኩኝ እና ከዚያም በ a16z የተደገፈ ኩባንያ ጀመርኩ። በመጨረሻ በኒያቲክ ተገዛን።

ከዚያም ዲካጎንን መገንባት ጀመርን. የእኛ ንግድ AI ወኪሎችን ለደንበኛ አገልግሎት በመገንባት ላይ ነው። መጀመሪያ ላይ ይህን ያደረግነው ለልባችን ቅርብ የሆነ ነገር ለማድረግ ስለፈለግን ነው።

በእርግጥ ማንም ሰው በደንበኞች አገልግሎት ውስጥ ስለ AI ወኪሎች ሚና ማስተማር አያስፈልገውም ፣ አይደል? ሁላችንም ከአየር መንገዶች፣ሆቴሎች፣ወዘተ ጋር በስልክ ተነጋግረን በቆይታ ጠብቀናል። ስለዚህ ሃሳቡ የመጣው ከዚያ ነው።

ምን አይነት ምርት መገንባት እንዳለብን በትክክል ለማወቅ ከብዙ ደንበኞች ጋር ተነጋገርን። ለእኛ ጎልቶ የታየ አንድ ነገር ስለ AI Agents የበለጠ ስንማር፣ ብዙ በሚኖሩበት ጊዜ የወደፊቱ ጊዜ ምን እንደሚመስል ማሰብ ጀመርን። ወደፊት ብዙ AI ወኪሎች እንደሚኖሩ ሁሉም ሰው ያምናል ብዬ አስባለሁ።

እኛ የምናስበው በ AI ወኪሎች ዙሪያ የሚሰሩ ሰራተኞች ምን ያደርጋሉ? ምን ዓይነት መሳሪያዎች ይኖራቸዋል? አብረው የሚሰሩትን ወይም የሚያስተዳድሯቸውን ወኪሎች እንዴት ይቆጣጠራሉ ወይም ይመለከቷቸዋል?

ስለዚህ በዚህ ጥያቄ ዙሪያ ኩባንያውን እንዴት እንደገነባን ዋናው ነገር ይህ ነው. እኔ እንደማስበው አሁን የሚለየን ይህ ነው ምክንያቱም እኛ የምንሰራቸው ሰዎች እነዚህን ወኪሎች "ጥቁር ሣጥን" እንዳይሆኑ እንዲገነቡ እና እንዲያዋቅሩ የተለያዩ መሳሪያዎችን እናቀርባለን. የእኛን የምርት ስም የምንገነባው በዚህ መንገድ ነው።

ዴሪክ ሃሪስ፡- የመጨረሻው ኩባንያህ ወደ ኢንተርፕራይዝ ሶፍትዌር እንድትሸጋገር ከሸማች ጋር የተገናኘ የቪዲዮ ኩባንያ ስለነበር ምን አነሳሳህ?

ጄሲ ዣንግ፡- ታላቅ ጥያቄ። ርዕሰ ጉዳይን በሚመርጡበት ጊዜ መስራቾች ብዙውን ጊዜ “ርዕስ አግኖስቲክስ” ናቸው ብዬ አስባለሁ፣ ምክንያቱም በእውነቱ፣ ወደ አዲስ መስክ ስትቀርብ፣ ብዙ ጊዜ ቆንጆ ነህ። ስለዚህ ነገሮችን በአዲስ እይታ መመልከት ጥቅሙ አለ። ስለእሱ ስናስብ ምንም የርዕስ ገደቦች አልነበሩም ማለት ይቻላል።

እኔ እንደማስበው ይህ እኔ ራሴን ጨምሮ ብዙ የቁጥር ዳራ ላላቸው ሰዎች በጣም የተለመደ ንድፍ ነው። የፍጆታ ምርቶችን ከሞከሩ በኋላ፣ የድርጅት ሶፍትዌር የበለጠ ተጨባጭ ችግሮች ስላሉት ወደ ኢንተርፕራይዝ ሶፍትዌር የበለጠ ለመሳብ ይቀናሉ።

ትክክለኛ ፍላጎቶች እና በጀቶች እና መሰል ነገሮች ያላቸው ትክክለኛ ደንበኞች አሉዎት፣ እና ለእነዚያ ችግሮችን ማመቻቸት እና መፍታት ይችላሉ። የሸማቾች ገበያም በጣም ማራኪ ነው፣ ነገር ግን በሙከራ ከመመራት ይልቅ በእውቀት ላይ የተመሰረተ ነው። ለእኔ በግሌ የኢንተርፕራይዝ ሶፍትዌር የተሻለ ተስማሚ ነው።

ኪምበርሊ ታን፡ በመጀመሪያ፣ በዚህ ጥያቄ መጀመር እንችላለን፡ ዛሬ ዲካጎን የሚመለከተው በጣም የተለመዱ የድጋፍ ምድቦች ምንድናቸው? እነዚህን ችግሮች ለመፍታት ትልልቅ የቋንቋ ሞዴሎችን (LLMs) እንዴት እንደሚጠቀሙ እና ከዚህ በፊት ማድረግ ያልቻሉትን አሁን ምን ማድረግ እንደሚችሉ ማብራራት ይችላሉ?

ጄሲ ዣንግ፡- ወደ ቀድሞው አውቶሜትድ መለስ ብለው ከተመለከቱ፣ የትኛውን መንገድ እንደሚወስዱ ለመወሰን ቀላል ነገር ለማድረግ የውሳኔ ዛፎችን ተጠቅመህ ሊሆን ይችላል። ግን ሁላችንም ቻትቦቶችን ተጠቅመናል፣ እና በጣም የሚያበሳጭ ተሞክሮ ነው።

ብዙውን ጊዜ ጥያቄዎ በውሳኔ ዛፍ ሙሉ በሙሉ ሊመለስ አይችልም. ስለዚህ ከጥያቄው ጋር በተዛመደ ነገር ግን በትክክል ከሱ ጋር በማይዛመድ የጥያቄ መንገድ ላይ ተመርተሃል። አሁን፣ ትልቅ የቋንቋ ሞዴሎች (LLMs) አሉን። የኤልኤልኤም አስማት በጣም ተለዋዋጭ ናቸው፣ ከተለያዩ ሁኔታዎች ጋር መላመድ የሚችሉ እና መሰረታዊ የማሰብ ችሎታ ያላቸው ናቸው።

ይህንን ለደንበኛ ድጋፍ ሲያመለክቱ ወይም ደንበኛ ጥያቄ ሲጠይቅ የበለጠ ግላዊ አገልግሎት መስጠት ይችላሉ። ይህ የመጀመሪያው ነጥብ ነው, የግላዊነት ማላበስ ደረጃ በጣም ተሻሽሏል. ይህ ከፍተኛ መለኪያዎችን ይከፍታል። ብዙ ችግሮችን መፍታት ይችላሉ, ደንበኞች የበለጠ ይረካሉ, እና የደንበኛ እርካታ ይጨምራል.

ቀጣዩ ተፈጥሯዊ እርምጃ ይህ የማሰብ ችሎታ ካለህ ሰዎች ሊያደርጉ ከሚችሉት ብዙ ነገሮችን መስራት መቻል አለብህ። የሰው ልጅ ማድረግ የሚችላቸው ነገሮች መረጃን በእውነተኛ ጊዜ መሳብ፣ እርምጃ ሊወስዱ እና በተለያዩ ደረጃዎች ማመዛዘን ይችላሉ። አንድ ደንበኛ በአንፃራዊነት ውስብስብ ጥያቄን ከጠየቀ ምናልባት "ይህን እና ያንን ማድረግ እፈልጋለሁ" እና AI የመጀመሪያውን ጥያቄ ለመያዝ ብቻ ተዘጋጅቷል. LLM እዚህ ሁለት ጥያቄዎች እንዳሉ ለማወቅ ብልህ ነው። በመጀመሪያ, የመጀመሪያውን ችግር ይፈታል, ከዚያም ሁለተኛውን ችግር ለመፍታት ይረዳዎታል.

LLM አብሮ ከመምጣቱ በፊት, ይህ በመሠረቱ የማይቻል ነበር. ስለዚህ አሁን ቴክኖሎጂ መስራት በሚችለው ደረጃ ላይ ለውጥ እያየን ነው፣ እና ለኤል.ኤም.ኤም ምስጋና ነው።

ኪምበርሊ ታን፡ በዚህ አውድ፣ የ AI ወኪልን እንዴት ትገልጸዋለህ? “ወኪል” የሚለው ቃል በሰፊው ጥቅም ላይ እንደዋለ፣ በዲካጎን አውድ ውስጥ ምን ማለት እንደሆነ ለማወቅ ጓጉቻለሁ።

ጄሲ ዣንግ፡- ኤጀንት ብዙ LLM (ትልቅ የቋንቋ ሞዴል) ሲስተሞች አብረው የሚሰሩበትን ስርዓት የበለጠ ያመለክታል እላለሁ። የኤል ኤም ኤል ጥሪ አለህ፣ እሱም በመሠረቱ ጥያቄ መላክ እና ምላሽ ማግኘትን ያካትታል። ለአንድ ወኪል፣ ብዙ እንደዚህ ያሉ ጥሪዎችን፣ ምናልባትም በተደጋጋሚ ማገናኘት መቻል ይፈልጋሉ።

ለምሳሌ፣ መልእክቱን እንዴት መያዝ እንዳለቦት የሚወስን የኤል ኤም ኤል ጥሪ አለህ፣ እና ሌሎች ጥሪዎች ብዙ ውሂብ የሚስቡ፣ ድርጊቶችን የሚፈጽሙ እና ተጠቃሚው የተናገረውን ይደግማል፣ ምናልባትም ተከታይ ጥያቄዎችን ሊጠይቅ ይችላል። ስለዚህ ለእኛ፣ አንድ ወኪል ማለት ይቻላል የኤልኤልኤም ጥሪዎች፣ የኤፒአይ ጥሪዎች፣ ወይም የተሻለ ተሞክሮ ለማቅረብ አብረው የሚሰሩ ሌሎች አመክንዮዎች አውታረ መረብ እንደሆነ መረዳት ይቻላል።

ኪምበርሊ ታን፡ በዚህ ርዕስ ላይ፣ ምናልባት እርስዎ በትክክል ስለገነቡት የኤጀንት መሠረተ ልማት የበለጠ እንነጋገራለን። እኔ እንደማስበው አንድ በጣም አስደሳች ነጥብ በገበያ ላይ የ AI ወኪሎች ብዙ ማሳያዎች መኖራቸው ነው ፣ ግን እንደማስበው በጣም ጥቂት ምሳሌዎች በአምራች አካባቢ ውስጥ በትክክል ሊሰሩ ይችላሉ። እና እውነት የሆነውን እና ያልሆነውን ከውጪ ለማወቅ አስቸጋሪ ነው።

ስለዚህ በእርስዎ አስተያየት፣ የዛሬዎቹ AI ወኪሎች ምን አይነት ገፅታዎች በጥሩ ሁኔታ እየሰሩ ነው፣ እና ይበልጥ ጠንካራ እና አስተማማኝ ለማድረግ አሁንም የቴክኖሎጂ ግኝቶች የሚያስፈልጋቸው ገጽታዎች የትኞቹ ናቸው?

ጄሲ ዣንግ፡- የእኔ እይታ በእውነቱ ትንሽ የተለየ ነው። የ AI ወኪል ማሳያ ብቻ ወይም “በእርግጥ የሚሰራ” መሆኑን በመወሰን መካከል ያለው ልዩነት ሙሉ በሙሉ በቴክኖሎጂ ቁልል ውስጥ አይደለም፣ ምክንያቱም ብዙ ሰዎች በግምት ተመሳሳይ ቴክኖሎጂን እየተጠቀሙ ሊሆን ይችላል ብዬ አስባለሁ። እኔ እንደማስበው በድርጅትዎ ልማት ውስጥ የበለጠ ከሄዱ ፣ ለምሳሌ ፣ ድርጅታችን ከተቋቋመ ከአንድ ዓመት በላይ ከሆነ ፣ ከአጠቃቀም ሁኔታዎ ጋር የሚስማማ በጣም የተለየ ነገር ይፈጥራሉ ።

ነገር ግን በመጨረሻው ትንታኔ ሁሉም ሰው አንድ አይነት ሞዴል ማግኘት እና ተመሳሳይ ቴክኖሎጂን መጠቀም ይችላል. እኔ እንደማስበው የ AI ወኪል ውጤታማ በሆነ መንገድ መሥራት ይችል እንደሆነ ትልቁ ልዩነት በአጠቃቀም ሁኔታ ውስጥ ነው። ይህንን በመጀመሪያ ማወቅ ከባድ ነው ፣ ግን ወደ ኋላ መለስ ብለው ሲመለከቱ ፣ ለ AI ወኪል ከማሳየት አልፈው ወደ ተግባራዊ መተግበሪያ ለመግባት በጣም አስፈላጊ የሆኑ ሁለት ባህሪዎች እንዳሉ ታገኛላችሁ።

የመጀመሪያው እርስዎ የሚፈቱት የአጠቃቀም ጉዳይ ሊለካ የሚችል ROI (በኢንቨስትመንት መመለስ) ሊኖረው ይገባል። ይህ በጣም አስፈላጊ ነው, ምክንያቱም ROI በቁጥር ሊገለጽ የማይችል ከሆነ, ሰዎች ምርትዎን በትክክል እንዲጠቀሙ እና እንዲከፍሉ ማሳመን አስቸጋሪ ይሆናል. በእኛ ሁኔታ፣ የቁጥር አመልካች፡ ምን ያህል የድጋፍ ጥያቄዎችን ይፈታሉ? ይህ ቁጥር ግልጽ ስለሆነ ሰዎች ሊረዱት ይችላሉ - ኦህ, እሺ, የበለጠ ከፈታህ, ይህንን ውጤት አሁን ካለኝ ወጪ እና ጊዜ ጋር ማወዳደር እችላለሁ. ስለዚህ, ይህ አመላካች ካለ, ለእኛ በጣም አስፈላጊ የሆነ ሌላ አመላካች የደንበኛ እርካታ ነው. ROI በቀላሉ ሊለካ ስለሚችል ሰዎች በትክክል ይቀበላሉ።

ሁለተኛው ምክንያት የአጠቃቀም ጉዳዮች ከጊዜ ወደ ጊዜ ይበልጥ አስቸጋሪ መሆን አለባቸው. ከጅምሩ ወደ 100% የሚጠጉ የአጠቃቀም ጉዳዮችን በመፍታት ከሰው በላይ የሆነ ወኪል ከፈለጉ በጣም ከባድ ይሆናል። ምክንያቱም እኛ እንደምናውቀው፣ኤል.ኤም.ኤል.ኤ.ዎች የማይወስኑ ናቸው፣አንድ ዓይነት የአደጋ ጊዜ እቅድ ሊኖርዎት ይገባል። እንደ እድል ሆኖ፣ ትልቅ የድጋፍ አጠቃቀም ጉዳይ አለ፣ እና ሁልጊዜ ወደ ሰው ማደግ ይችላሉ። የችግሮቹን ግማሹን ብቻ መፍታት ቢችሉም, አሁንም ለሰዎች በጣም ጠቃሚ ነው.

ስለዚህ ያ ድጋፍ ለ AI ወኪል በጣም ተስማሚ የሚያደርገው ይህ ባህሪ ያለው ይመስለኛል። የ AI ወኪል ለምን እንደሚጠቅም ለመረዳት በቅርበት መመልከት እንኳን የማያስፈልግህ ሰዎች አስደናቂ ማሳያዎችን የሚፈጥሩባቸው ሌሎች ብዙ አካባቢዎች ያሉ ይመስለኛል። ግን ከመጀመሪያው ፍጹም መሆን ካለበት በጣም ከባድ ነው። ጉዳዩ እንደዚያ ከሆነ ማንም ሊሞክር ወይም ሊጠቀምበት አይፈልግም ምክንያቱም አለፍጽምና የሚያስከትለው መዘዝ በጣም ከባድ ሊሆን ይችላል - ለምሳሌ ከደህንነት አንጻር።

ለምሳሌ፣ ሰዎች የማስመሰል ስራዎችን ሲሰሩ፣ “ኦህ፣ LLM ይህን ማንበብ ቢችል ጥሩ ነበር” የሚል የተለመደ አስተሳሰብ አላቸው። ግን አንድ ሰው፣ “እሺ፣ AI ወኪል፣ ሂድ ብሎ ማሰብ ከባድ ነው። ማድረግ እንደምትችል አምናለሁ።” ምክንያቱም ስህተት ከሠራ ውጤቱ በጣም ከባድ ሊሆን ይችላል.

ጄሲ ዣንግ፡- ይህ ብዙውን ጊዜ የሚወሰነው በደንበኞቻችን ነው, እና እንዲያውም በጣም ሰፊ የሆነ ልዩነት እናያለን. በአንድ ጽንፍ ላይ፣ አንዳንድ ሰዎች ወኪላቸውን ሰው እንዲመስሉ ያደርጋሉ፣ ስለዚህ የሰው አምሳያ፣ የሰው ስም አለ፣ እና ምላሾቹ በጣም ተፈጥሯዊ ናቸው። በሌላ በኩል ተወካዩ በቀላሉ AI መሆኑን ይገልፃል እና ይህንን ለተጠቃሚው ግልፅ ያደርገዋል። አብረን የምንሰራቸው የተለያዩ ኩባንያዎች በዚህ ላይ የተለያየ አቋም ያላቸው ይመስለኛል።

ብዙውን ጊዜ, ቁጥጥር የሚደረግበት ኢንዱስትሪ ውስጥ ከሆኑ, ይህንን ግልጽ ማድረግ አለብዎት. አሁን የሚገርመኝ የደንበኞች ባህሪ እየተቀየረ ነው። ምክንያቱም ብዙ ደንበኞቻችን በማህበራዊ ሚዲያ ላይ ብዙ አስተያየቶችን እያገኙ ነው፣ ለምሳሌ፣ “አምላኬ ሆይ፣ ይህ የሞከርኩት የመጀመሪያው የውይይት ገጠመኝ በእውነቱ እውነት የሚመስለው ነው፣” ወይም “ይህ ምትሃት ብቻ ነው። እና ያ ለእነሱ በጣም ጥሩ ነው ፣ ምክንያቱም አሁን ደንበኞቻቸው እየተማሩ ነው ፣ ሄይ ፣ የ AI ተሞክሮ ከሆነ ፣ በእውነቱ ከሰው የተሻለ ሊሆን ይችላል። ባለፈው ጊዜ ያ አልነበረም፣ ምክንያቱም አብዛኞቻችን ባለፈው ጊዜ እንደዚህ አይነት የስልክ ደንበኞች አገልግሎት ልምድ ነበረን፡ “እሺ፣ AI፣ AI፣ AI…”

ኪምበርሊ ታን፡ ግላዊነትን ማላበስ የሚለውን ጽንሰ ሃሳብ ጥቂት ጊዜ ጠቅሰሃል። ሁሉም ሰው አንድ አይነት መሰረታዊ የቴክኖሎጂ አርክቴክቸር እየተጠቀመ ነው፣ ነገር ግን ከድጋፍ አገልግሎቶች አንፃር የተለያዩ የግላዊነት ፍላጎቶች አሏቸው። ስለዚህ ጉዳይ ማውራት ይችላሉ? በተለይ፣ ሰዎች በመስመር ላይ፣ “አምላኬ፣ ይህ ካገኘሁት የላቀ የድጋፍ ተሞክሮ ነው” እንዲሉ ግላዊነት ማላበስን እንዴት ማግኘት ይቻላል?

ጄሲ ዣንግ፡- ለእኛ፣ ግላዊነት ማላበስ የሚመጣው ለተጠቃሚው ከማበጀት ነው። የሚፈለገው ተጨማሪ አውድ የሆነውን የተጠቃሚውን ዳራ መረጃ መረዳት አለብህ። በሁለተኛ ደረጃ የደንበኞቻችንን የንግድ አመክንዮ መረዳት አለብዎት.ሁለቱን ካዋሃዱ, ጥሩ ጥሩ ተሞክሮ ማቅረብ ይችላሉ.

ግልጽ ነው, ይህ ቀላል ይመስላል, ነገር ግን በእውነቱ ሁሉንም አስፈላጊ አውድ ለማግኘት በጣም አስቸጋሪ ነው. ስለዚህ፣ አብዛኛው ስራችን ደንበኛ ስርዓታችንን ሲያሰማራ በቀላሉ “እሺ፣ የምንፈልገው የንግድ ስራ አመክንዮ ነው” ብለው በቀላሉ መወሰን እንዲችሉ ትክክለኛ ፕሪሚቲቭ አካላትን እንዴት መገንባት እንደሚቻል ላይ ነው። ለምሳሌ በመጀመሪያ እነዚህን አራት ደረጃዎች ማድረግ ያስፈልግዎታል, እና ደረጃ ሶስት ካልተሳካ, ወደ ደረጃ አምስት መሄድ ያስፈልግዎታል.

AI ይህን በቀላሉ ማስተማር መቻል ይፈልጋሉ ነገር ግን እንደ “ይህ የተጠቃሚው መለያ ዝርዝሮች ነው። ተጨማሪ መረጃ ከፈለጉ፣ እነዚህን ኤፒአይዎች መደወል ይችላሉ። እነዚህ ንብርብሮች በአምሳያው ላይ የማስተባበር ንብርብር ናቸው, እና በተወሰነ መልኩ, ወኪሉን በእውነት ጥቅም ላይ እንዲውል ያደርጉታል.

ኪምበርሊ ታን: በዚህ ሁኔታ ውስጥ ይመስላል, ወደ የንግድ ስርዓቶች ብዙ መዳረሻ ያስፈልግዎታል. ስለተጠቃሚዎች ብዙ ማወቅ አለብህ፣ እና ምናልባት ደንበኛው እንዴት ከተጠቃሚዎቻቸው ጋር መገናኘት እንደሚፈልግ ማወቅ አለብህ።ይህ ውሂብ በጣም ሚስጥራዊነት ያለው ሊሆን እንደሚችል አስባለሁ።

የድርጅት ደንበኞች የ AI ወኪልን ሲያሰማሩ የሚያስፈልጋቸውን ማረጋገጫዎች ማብራራት ይችላሉ? እና እነዚህን ጉዳዮች ለመፍታት ከሁሉ የተሻለውን መንገድ እንዴት ግምት ውስጥ ያስገባሉ, በተለይም የእርስዎ መፍትሄ የተሻለ ልምድ እንደሚሰጥ, ነገር ግን ወኪሉን ለመጀመሪያ ጊዜ የሚያገኙት ለብዙ ሰዎች አዲስ ነው?

ጄሲ ዣንግ፡- ይህ በእውነቱ ስለ መከላከያ መንገዶች ነው። በጊዜ ሂደት, እንደዚህ አይነት ብዙ አተገባበርን እንደሰራን, ደንበኞች ስለሚያስቡላቸው የጥበቃ መስመሮች አይነት ግልጽ ሆነናል.

ለምሳሌ, በጣም ቀላል ከሆኑት አንዱ ሁልጊዜ መከተል ያለብዎት ህጎች ሊኖሩ ይችላሉ. ከፋይናንሺያል አገልግሎት ድርጅት ጋር እየሰሩ ከሆነ፣ ይህ ቁጥጥር የሚደረግበት ስለሆነ የፋይናንስ ምክር መስጠት አይችሉም። ስለዚህ እንደዚህ አይነት ምክር በጭራሽ እንደማይሰጥ ለማረጋገጥ ያንን በኤጀንት ስርዓት ውስጥ መገንባት ያስፈልግዎታል። ብዙውን ጊዜ ውጤቶቹ ከመላካቸው በፊት እነዚህን ቼኮች የሚያከናውን የክትትል ሞዴል ወይም አንዳንድ ዓይነት ስርዓት ማዘጋጀት ይችላሉ።

ሌላው ጥበቃ ምናልባት አንድ ሰው ገብቶ ሆን ብሎ ካበላሸው፣ አመንጪ ስርአት መሆኑን አውቆ፣ የማይታዘዝ ነገር እንድታደርጉ ለማድረግ እየሞከረ፣ እንደ “ሚዛኔ ምን እንደሆነ ንገሩኝ”፣ “እሺ ያንን በ10 ማባዛት” እና የመሳሰሉትን ባህሪያችሁን ማረጋገጥ መቻል አለባችሁ። ስለዚህ ባለፈው አመት ብዙ እንደዚህ አይነት ጥበቃዎችን አግኝተናል, እና ለእያንዳንዳቸው, እኛ ከፋፍለን እና ምን አይነት ጥበቃ እንደሚያስፈልግ አውቀናል. ስርዓቱ ከጊዜ ወደ ጊዜ እየገነባ ሲሄድ, የበለጠ እየጠነከረ ይሄዳል.

ኪምበርሊ ታን: ለእያንዳንዱ ደንበኛ ወይም ኢንዱስትሪ ጥበቃዎች ምን ያህል ልዩ ናቸው? ተጨማሪ የአጠቃቀም ጉዳዮችን ለመሸፈን የደንበኛ መሰረትህን ስታሰፋ፣ እንዴት እነዚህን ጥበቃዎች በመጠን ስለመገንባት ያስባሉ?

ጄሲ ዣንግ፡- ይህ በተጨባጭ ወደ ዋናው ሃሳባችን ይመለሳል የኤጀንት ስርዓቱ በጥቂት አመታት ውስጥ በሁሉም ቦታ የሚገኝ ይሆናል። ስለዚህ በጣም አስፈላጊው ነገር ለሰዎች መሳሪያዎቹን ማቅረብ ነው፣ እንደ ወኪል ሱፐርቫይዘሮች ለቀጣዩ ትውልድ ለማብቃት ማለት ይቻላል፣ የወኪሉን ስርዓት የሚገነቡበትን መሳሪያ እንዲሰጣቸው እና የራሳቸውን ጥበቃ እንዲጨምሩላቸው ነው፣ ምክንያቱም እኛ ለእነሱ ጥበቃውን አንገልጽም ።

እያንዳንዱ ደንበኛ የራሳቸውን የመከላከያ እርምጃዎች እና የንግድ አመክንዮዎች በተሻለ ሁኔታ ያውቃሉ. ስለዚህ የእኛ ስራ በትክክል መሳሪያዎቹን እና መሰረተ ልማቶችን በመገንባት የኤጀንት ስርዓቱን መገንባት እንዲችሉ ጥሩ ስራ መስራት ነው። ስለዚህ, እኛ ሁልጊዜ አጽንዖት ሰጥተናል የወኪል ስርዓት ጥቁር ሳጥን መሆን የለበትም, እና እነዚህን ጥበቃዎች, ደንቦች እና አመክንዮዎች እንዴት እንደሚገነቡ መቆጣጠር አለብዎት.

እኔ እንደማስበው ይህ ምናልባት እስካሁን ድረስ የእኛ ልዩ ገጽታ ነው። በእነዚህ መሳሪያዎች ላይ ብዙ ጥረት አድርገናል እና እጅግ የላቀ ቴክኒካል ዳራ ለሌላቸው ሰዎች ወይም AI ሞዴሎች እንዴት እንደሚሰሩ ጥልቅ ግንዛቤ አሁንም AI እንዲሰራላቸው የሚፈልጓቸውን እርምጃዎች ወደ ወኪል ስርዓቱ እንዲገቡ ለማስቻል የፈጠራ መንገዶችን አዘጋጅተናል።

ይህ በሚቀጥሉት ጥቂት ዓመታት ውስጥ በጣም አስፈላጊ ችሎታ ይሆናል ብዬ አስባለሁ። ሰዎች ተመሳሳይ መሳሪያዎችን በሚገመግሙበት ጊዜ ይህ በጣም አስፈላጊ ከሆኑት መመዘኛዎች አንዱ መሆን አለበት, ምክንያቱም እነዚህን ስርዓቶች በጊዜ ሂደት ያለማቋረጥ ማመቻቸት እና ማሻሻል መቻል ይፈልጋሉ.

በተፈጥሮ ቋንቋ የሚመራ የንግድ ሎጂክ

ዴሪክ ሃሪስ፡ ደንበኞች ወይም ንግዶች ለማንኛውም አይነት አውቶሜሽን እና በተለይም የዚህ ወኪል ስርዓት ለመጠቀም ምን አይነት ዝግጅት ማድረግ ይችላሉ? ለምሳሌ የመረጃ ስርዓታቸውን፣ የሶፍትዌር አርክቴክቸርን ወይም የንግድ ስራ አመክንዮ እንዴት እንደዚህ አይነት ስርዓቶችን መደገፍ ይችላሉ?

ምክንያቱም ብዙ የ AI ቴክኖሎጂ መጀመሪያ ላይ አዲስ ነገር እንደሆነ ይሰማኛል, ነገር ግን ወደ ነባር የቀድሞ ስርዓቶች ሲመጣ, ብዙ ጊዜ ብዙ ትርምስ ያጋጥመዋል.

ጄሲ ዣንግ፡- አንድ ሰው ከባዶ እየገነባ ከሆነ፣ ስራዎን ቀላል የሚያደርጉ ብዙ ምርጥ ልምዶች አሉ። ለምሳሌ የእውቀት መሰረትህን እንዴት ማዋቀር እንደምትችል። ከእነዚህ ውስጥ አንዳንዶቹን ጽፈናል, እና AI መረጃን በቀላሉ ለማስገባት እና ትክክለኛነቱን ለማሻሻል የሚረዱ አንዳንድ ዘዴዎችን አስተዋውቀናል. አንድ የተለየ አስተያየት አንድ ትልቅ ጽሑፍ ከብዙ መልሶች ጋር ከመያዝ ይልቅ የእውቀትን መሠረት ወደ ሞጁል ክፍሎች መከፋፈል ነው።

ኤፒአይን በሚያዘጋጁበት ጊዜ ለኤጀንት ሲስተም የበለጠ ተስማሚ እንዲሆኑ ማድረግ እና ፍቃዶችን እና ውፅዓቶችን ማዘጋጀት ለኤጀንት ስርዓቱ መልሱን ለማግኘት ብዙ ስሌት ሳያስፈልግ በቀላሉ መረጃን ወደ ውስጥ ማስገባት ይችላሉ ። እነዚህ ሊወሰዱ የሚችሉ አንዳንድ ስልታዊ እርምጃዎች ናቸው ነገር ግን የኤጀንት ስርዓቱን ለመጠቀም መደረግ ያለበት ነገር አለ አልልም ።

ዴሪክ ሃሪስ፡ ጥሩ ሰነዶች ሁል ጊዜ አስፈላጊ ናቸው፣ በመሠረቱ እሱ መረጃን በብቃት ማደራጀት ነው።

ኪምበርሊ ታን፡ ሰዎች እንዴት ለደንበኞቻቸው ወይም ለተወሰኑ የአጠቃቀም ጉዳዮችን በሚስማማ መንገድ እንዲሰራ እንዴት እንደሚመሩ ለማስተማር ከሞከርክ በUI እና UX ንድፍ ላይ ብዙ ሙከራዎችን ማድረግ ሊያስፈልግህ ይችላል ወይም በዚህ ሙሉ በሙሉ አዲስ መስክ ላይ አዳዲስ ዱካዎችን ማቀጣጠል አለብህ፤ ምክንያቱም ከባህላዊ ሶፍትዌሮች በጣም የተለየ ነው።

የማወቅ ጉጉት አለኝ፣ ስለዚህ ጉዳይ እንዴት ታስባለህ? UI እና UX በወኪል-የመጀመሪያ አለም ውስጥ ምን መምሰል አለባቸው? በሚቀጥሉት ጥቂት ዓመታት ውስጥ እንዴት ይለወጣል ብለው ያስባሉ?

ጄሲ ዣንግ፡- ይህንን ችግር ፈትተናል አልልም። ለአሁኑ ደንበኞቻችን የሚሰራ የአገር ውስጥ ምርጥ የሆነ አግኝተናል ብዬ አስባለሁ፣ ነገር ግን አሁንም ቀጣይነት ያለው የምርምር መስክ ነው፣ ለእኛ እና ለሌሎች።

ዋናው ጉዳይ ቀደም ሲል ወደ ጠቀስነው ነገር ይመለሳል፣ እሱም የወኪል ስርዓት እንዳለዎት ነው። በመጀመሪያ, ምን እንደሚሰራ እና እንዴት ውሳኔዎችን እንደሚያደርግ እንዴት በግልጽ ማየት ይችላሉ? ከዚያ ምን መዘመን እንዳለበት እና ለኤአይኤ ምን ግብረመልስ መስጠት እንዳለበት ለመወሰን ይህንን መረጃ እንዴት መጠቀም ይችላሉ? እነዚህ የዩአይኤ አካላት በተለይም ሁለተኛው ክፍል የሚሰበሰቡበት ነው።

በጊዜ ሂደት UI እና UX በተፈጥሮ ቋንቋ ላይ የተመሰረቱ ይሆናሉ ብለን እናስባለን።ምክንያቱም የወኪሉ ስርዓት እንደዛ ነው የሚያስበው ወይም ያ በመሠረቱ ትልልቅ የቋንቋ ሞዴሎችን (LLMs) ለማሰልጠን መሰረት ነው።

በጽንፈኛው፣ በመሠረቱ እንደ ሰው የሚያስብ ልዕለ አስተዋይ ወኪል ካለህ ነገሮችን ልታሳየው፣ ነገሮችን ልትገልጽለት፣ ግብረ መልስ ልትሰጠው ትችላለህ፣ እና በራሱ “አእምሮ” ይዘምናል። በጣም ጥሩ ችሎታ ያለው ሰው ወደ ቡድንዎ እንዲቀላቀል ፣ የሆነ ነገር አስተምረውታል ፣ መስራት ይጀምራል እና ከዚያ በኋላ አስተያየት እየሰጡት ፣ አዳዲስ ነገሮችን ፣ አዲስ ሰነዶችን ፣ ሥዕላዊ መግለጫዎችን ፣ ወዘተ ሊያሳዩት እንደሚችሉ መገመት ይችላሉ ።

በአስከፊ ሁኔታ ውስጥ, በዚህ አቅጣጫ ያድጋል ብዬ አስባለሁ: ነገሮች የበለጠ ውይይት, የበለጠ ተፈጥሯዊ ቋንቋዎች ይሆናሉ, እና ሰዎች እንደ ቀድሞው ውስብስብ የውሳኔ ዛፎች ስርዓትን መገንባት ያቆማሉ, የሚፈልጉትን ይይዛሉ, ነገር ግን ይህ አካሄድ በቀላሉ ሊፈርስ ይችላል. ይህንን ማድረግ ነበረብን ምክንያቱም በዚያን ጊዜ ምንም LLMs ስላልነበሩ አሁን ግን የኤጀንት ሲስተሞች የበለጠ እየጠነከሩ በመሆናቸው UI እና UX የበለጠ ውይይት ይሆናሉ።

ኪምበርሊ ታን፡ ከአንድ ዓመት ተኩል ገደማ በፊት፣ ዲካጎን ለመጀመሪያ ጊዜ ሲጀመር፣ LLM ለብዙ የአጠቃቀም ጉዳዮች በጣም ተፈጻሚነት እንዳለው አጠቃላይ ግንዛቤ ነበር፣ ነገር ግን በእርግጥ እሱ አንድ ዓይነት “ጂፒቲ መጠቅለያ” ነበር፣ ይህም ኩባንያዎች በኤፒአይ በኩል መሰረታዊ ሞዴል ብለው መጥራት እና የድጋፍ ችግሮቻቸውን ወዲያውኑ መፍታት የሚችሉበት ነው።

ነገር ግን በግልጽ እንደሚታየው ኩባንያዎች በቀጥታ ወደዚያ መንገድ ከመሄድ ይልቅ እንደ ዲካጎን ያሉ መፍትሄዎችን ለመጠቀም ሲመርጡ, ይህ እንደዛ አይደለም. ይህ የሆነው ለምን እንደሆነ ብታብራራ እያሰብኩ ነበር። የውስጥ ለውስጥ ግንባታ ተግዳሮቶች ከሚጠበቀው በላይ ውስብስብ ያደረገው ምንድን ነው? ስለ ጽንሰ-ሐሳቡ ምን የተሳሳቱ አመለካከቶች ነበሯቸው?

ጄሲ ዣንግ፡- የ "GPT መጠቅለያ" መሆን ምንም ስህተት የለበትም, ፐርሴል የ AWS መጠቅለያ ነው ወይም እንደዚህ ያለ ነገር ነው ማለት ይችላሉ. ብዙውን ጊዜ, ሰዎች ይህንን ቃል ሲጠቀሙ, የሚያንቋሽሽ ነገር ማለት ነው.

የእኔ የግል እይታ የኤጀንት ስርዓትን እየገነቡ ከሆነ፣ በትርጉሙ በእርግጠኝነት LLMን እንደ መሳሪያ ሊጠቀሙበት ነው። ስለዚህ እርስዎ በመደበኛነት በAWS ወይም GCP ላይ እንደሚገነቡ ሁሉ ቀድሞውኑ ባለው ነገር ላይ እየገነቡ ነው።

ነገር ግን በኤልኤልኤም ላይ የሚገነቡት ሶፍትዌሮች “ከባዱ” ወይም ውስብስብ ካልሆነ ለውጥ ሊያመጡ የሚችሉበት ትክክለኛ ችግር ነው።

ወደ ኋላ መለስ ብለን ስንመለከት, ለእኛ, የምንሸጠው በመሠረቱ ሶፍትዌር ነው. LLM እንደ ሶፍትዌሩ አካል እና እንደ አንድ መሳሪያ ከመጠቀም በስተቀር እኛ እንደ መደበኛ የሶፍትዌር ኩባንያ ነን። ነገር ግን ሰዎች ይህን አይነት ምርት ሲገዙ በዋናነት ሶፍትዌሩን ይፈልጋሉ። AIን የሚቆጣጠሩ፣ AI የሚኖረውን እያንዳንዱን ውይይት ዝርዝሮች በጥልቀት የሚመረምሩ፣ ግብረ መልስ የሚሰጡ፣ ስርዓቱን ያለማቋረጥ መገንባት እና ማስተካከል የሚችሉ መሳሪያዎችን ይፈልጋሉ።

ስለዚህ የሶፍትዌራችን ዋና አካል ነው። በኤጀንት ሲስተም በራሱ እንኳን ሰዎች ያጋጠማቸው ችግር ማሳያ መስራት ጥሩ ነው ነገር ግን ለምርት ዝግጁ የሆነ እና ደንበኛን የሚጋፈጥ እንዲሆን ለማድረግ ከፈለግክ ብዙ የረዥም ጊዜ ችግሮችን መፍታት አለብህ ለምሳሌ "የማታለል" ክስተትን መከላከል እና ሁከት ለመፍጠር ከሚጥሩ መጥፎ ተዋናዮች ጋር መገናኘት። በተጨማሪም መዘግየት በቂ ዝቅተኛ መሆኑን ማረጋገጥ አለብን, ቃና ተገቢ ነው, ወዘተ.

ብዙ ቡድኖችን አነጋግረናል፣ እና አንዳንድ ሙከራዎችን አደረጉ፣ የመጀመሪያ እትም ገነቡ፣ እና ከዚያ ይገነዘቡ ነበር፣ “ኦህ፣ በእርግጥ፣ እነዚህን ዝርዝሮች በኋለኞቹ ደረጃዎች የምንገነባው መሆን አንፈልግም። ለደንበኞች አገልግሎት ቡድን አዲስ አመክንዮ መጨመርን የሚቀጥሉ መሆንንም አልፈለጉም። ስለዚህ በዚህ ጊዜ ከሌሎች ጋር ለመተባበር መምረጥ የበለጠ ተገቢ ይመስላል.

ኪምበርሊ ታን፡- አንዳንድ የረጅም ጊዜ ጉዳዮችን ጠቅሰሃል፣ ለምሳሌ መጥፎ ተዋናዮችን የማስተናገድ አስፈላጊነት፣ ወዘተ።ብዙ አድማጮች AI ወኪልን ለመጠቀም ሲያስቡ ከኤል.ኤም.ኤም.ኤስ መግቢያ በኋላ ሊነሱ ስለሚችሉት አዲስ የደህንነት የጥቃት መንገዶች ወይም የኤጀንት ስርዓቱ ከገባ በኋላ ሊፈጠሩ ስለሚችሉት አዲስ የደህንነት ስጋቶች ይጨነቃሉ ብዬ አምናለሁ። ስለነዚህ ጉዳዮች ምን ያስባሉ? እና በሚገናኙበት ጊዜ ከፍተኛ ደረጃ ያለው የኢንተርፕራይዝ ደህንነትን ለማረጋገጥ ምን ጥሩ ልምዶች ናቸው። ወኪል?

ጄሲ ዣንግ፡- ከደህንነት አንፃር፣ ቀደም ሲል የጠቀስኳቸው እንደ መከላከያ እርምጃዎች ያሉ አንዳንድ ግልጽ እርምጃዎች ሊወሰዱ ይችላሉ። ዋናው ጉዳይ ሰዎች ስለኤልኤልኤምኤስ የሚያሳስባቸው ነገር ቆራጥ አለመሆኑ ነው።

ነገር ግን መልካም ዜናው አብዛኛዎቹን ስሱ እና ውስብስብ ስራዎችን ከቆራጥ ግድግዳ ጀርባ ማስቀመጥ ይችላሉ፣ እና ስሌቱ የሚሆነው ኤፒአይ ሲጠራ ነው። ስለዚህ እሱን ለመቆጣጠር ሙሉ በሙሉ በኤልኤልኤም ላይ አይተማመኑም፣ እና ያ ብዙ ዋና ችግሮችን ያስወግዳል።

ግን አሁንም ቢሆን, ለምሳሌ, አንድ መጥፎ ተዋናይ ጣልቃ የሚገባበት ወይም አንድ ሰው ስርዓቱን እንዲያዳምጥ ለማድረግ የሚሞክርባቸው ሁኔታዎች አሉ. በአብዛኛዎቹ የምንሰራቸው ዋና ዋና ደንበኞች የደህንነት ቡድኖቻቸው ገብተው በመሠረቱ በምርቶቻችን ላይ የ"ቀይ ቡድን" ሙከራ እንደሚያካሂዱ ታዝበናል። AI ኤጀንት ከጊዜ ወደ ጊዜ ታዋቂ እየሆነ ሲመጣ, ይህ ብዙ እና ብዙ ጊዜ ሲከሰት እናያለን, ምክንያቱም ይህ ስርዓቱ ውጤታማ መሆኑን ለመፈተሽ በጣም ጥሩው መንገድ ነው. በቀይ ቡድን ሙከራ አንድ ነገር መወርወር እና መከላከያን መስበር ይችል እንደሆነ ለማየት ነው።

የቀይ ቡድን መሳሪያዎችን የሚያመርቱ ወይም ሰዎች ራሳቸው እነዚህን አይነት ሙከራዎች እንዲያደርጉ የሚያስችላቸው ጀማሪዎችም አሉ ይህም አሁን እያየን ያለነው አዝማሚያ ነው። እኛ የምንሰራቸው ብዙ ኩባንያዎች በሽያጭ ዑደት ውስጥ በኋለኛው ደረጃ, የደህንነት ቡድናቸው ይኖራቸዋል, ወይም ከውጭ ቡድን ጋር ይሰራሉ, ስርዓቱን ውጥረት ይፈትሻል. ለእኛ፣ እነዚህን አይነት ፈተናዎች ማለፍ መቻል የግድ ነው። ስለዚህ ፣ በመጨረሻ ፣ ወደ እሱ የሚመጣው።

ዴሪክ ሃሪስ፡- ይህ ደንበኞችዎ እንዲያደርጉት የምታበረታታው ነገር ነው? ምክንያቱም ስለ AI ፖሊሲዎች ስንነጋገር አንድ አስፈላጊ ገጽታን እንጠቅሳለን, እሱም የመተግበሪያው ንብርብር ነው, እና በማስቀመጥ ላይ አፅንዖት እንሰጣለን የ ሞዴሉን በራሱ ብቻ ከመውቀስ ይልቅ በኤልኤልኤም ተጠቃሚዎች እና መተግበሪያውን ለሚያስኬዱ ሰዎች ኃላፊነት። ያም ማለት ደንበኞቹ ቀደም ሲል በOpenAI ወይም በሌሎች ኩባንያዎች በተዘጋጀው የደህንነት ጥበቃ ላይ ብቻ ከመተማመን ይልቅ የቀይ ቡድን ሙከራን ማካሄድ፣ የተወሰኑ የአጠቃቀም ጉዳዮችን እና የጥቃት መንገዶችን መለየት እና የትኛዎቹ ተጋላጭነቶች መጠበቅ እንዳለባቸው መወሰን አለባቸው።

ጄሲ ዣንግ፡- ሙሉ በሙሉ እስማማለሁ. በተለያዩ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ የሚፈለጉት ከ SOC 2 የምስክር ወረቀት እና የ HIPAA የምስክር ወረቀት ጋር ተመሳሳይ የሆነ አዲስ የማሳወቂያ መስፈርቶች ብቅ ሊሉ ይችላሉ ብዬ አስባለሁ። ብዙውን ጊዜ፣ አጠቃላይ የSaaS ምርትን ሲሸጡ፣ ደንበኞች የመግባት ሙከራ ያስፈልጋቸዋል፣ እና የመግባት ሙከራ ሪፖርታችንን ማቅረብ አለብን። ለ AI ወኪል፣ ወደፊት ተመሳሳይ መስፈርቶች ሊኖሩ ይችላሉ፣ እና አንድ ሰው ስሙን ሊሰይመው ይችላል፣ ነገር ግን ይህ በመሠረቱ የወኪሉ ስርዓት በቂ ሃይል መሆኑን ለመፈተሽ አዲስ መንገድ ነው።

ኪምበርሊ ታን: አንድ አስደሳች ነገር ሁሉም ሰው በሁሉም ትላልቅ ቤተ-ሙከራዎች ስለሚተዋወቁት ስለ አዲሱ ሞዴል ግኝቶች እና የቴክኖሎጂ ግኝቶች በጣም የተደሰተ መሆኑ ነው. እንደ AI ኩባንያ፣ እርስዎ የእራስዎን ምርምር እንደማያደርጉ ግልጽ ነው፣ ነገር ግን ያንን ምርምር ተጠቅመው ለዋና ደንበኛ ለማድረስ በዙሪያው ብዙ ሶፍትዌሮችን ገንብተዋል።

ነገር ግን ስራዎ በፍጥነት በሚለዋወጥ ቴክኖሎጂ ላይ የተመሰረተ ነው. የማወቅ ጉጉት አለኝ፣ እንደ አተገባበር AI ኩባንያ፣ የእራስዎን የምርት ፍኖተ ካርታ ለመተንበይ እና የተጠቃሚ ፍላጎቶችን ለመገንባት እየቻሉ አዳዲስ የቴክኖሎጂ ለውጦችን እንዴት እንደሚከታተሉ እና ኩባንያውን እንዴት እንደሚነኩ ይገነዘባሉ? በሰፊው፣ የ AI ኩባንያዎች በተመሳሳይ ሁኔታዎች ውስጥ ምን ዓይነት ስልቶችን መከተል አለባቸው?

ጄሲ ዣንግ፡- በእውነቱ ሙሉውን ቁልል ወደ ተለያዩ ክፍሎች መከፋፈል ይችላሉ. ለምሳሌ, የመተግበሪያውን ንብርብር ከተመለከቱ LLM ከታች ነው. LLMን እንድታስተዳድሩ ወይም አንዳንድ ግምገማ እና የመሳሰሉትን እንድታደርጉ የሚረዱህ አንዳንድ መሳሪያዎች በመሃል ላይ ሊኖሩህ ይችላሉ። ከዚያ, የላይኛው ክፍል በመሠረቱ እኛ የገነባነው ነው, እሱም እንደ መደበኛ ሳአኤስ ነው.

ስለዚህ፣ አብዛኛው ስራችን ከመደበኛው ሶፍትዌር የተለየ አይደለም፣ ተጨማሪ የምርምር አካል ካለን በስተቀር - LLM በፍጥነት ይለወጣል። ምን ማድረግ እንደሚችሉ፣ በምን ላይ ጥሩ እንደሆኑ እና አንድን ተግባር ለማከናወን የትኛውን ሞዴል መጠቀም እንዳለባቸው መመርመር አለብን። ይህ ትልቅ ጉዳይ ነው ምክንያቱም ሁለቱም OpenAI እና Anthropic አዳዲስ ቴክኖሎጂዎችን እየጀመሩ ነው, እና ጀሚኒ እንዲሁ ቀስ በቀስ እየተሻሻለ ነው.

ስለዚህም የትኛው ሞዴል በየትኛው ሁኔታ ለመጠቀም ተስማሚ እንደሆነ ለመረዳት የእራስዎ የግምገማ ዘዴ ሊኖርዎት ይገባል. አንዳንድ ጊዜ ማስተካከልም ያስፈልግዎታል ነገር ግን ጥያቄው መቼ ነው ማስተካከል ያለበት? በደንብ ማስተካከል ጠቃሚ የሚሆነው መቼ ነው? ከኤል.ኤል.ኤም.ዎች ጋር የተያያዙ ዋና ዋና የምርምር ጉዳዮች ናቸው ትኩረታችን። ግን ቢያንስ እስካሁን ድረስ, SaaS በፍጥነት እየተለወጠ እንደሆነ አይሰማንም, ምክንያቱም እኛ በመካከለኛው ንብርብር ላይ ጥገኛ አይደለንም. ስለዚህ በመሠረቱ፣ የሚለዋወጡት ኤል.ኤል.ኤም.ዎች ናቸው። ብዙ ጊዜ አይለወጡም, እና ሲያደርጉ, ብዙውን ጊዜ ማሻሻል ነው. ለምሳሌ፣ Claude 3.5 sonnet ከጥቂት ወራት በፊት ተዘምኗል፣ እና በዚያን ጊዜ፣ “እሺ፣ አሮጌውን መጠቀማችንን ከመቀጠል ወደ አዲሱ ሞዴል መቀየር አለብን?” ብለን አሰብን።

ተከታታይ ግምገማዎችን ብቻ ማካሄድ አለብን፣ እና አንዴ ወደ አዲሱ ሞዴል ከቀየርን በኋላ ስለሱ አናስብም ምክንያቱም አዲሱን ሞዴል እየተጠቀሙበት ነው። ከዚያም የ o1 ስሪት ወጣ, እና ሁኔታው ተመሳሳይ ነበር. የት ጥቅም ላይ ሊውል እንደሚችል አስቡ. በእኛ ሁኔታ፣ o1 ለአብዛኛዎቹ ደንበኛን ለሚመለከቱ የአጠቃቀም ጉዳዮች ትንሽ ቀርፋፋ ነው፣ ስለዚህ ለአንዳንድ የጀርባ ስራዎች ልንጠቀምበት እንችላለን። በመጨረሻ፣ ለሞዴል ምርምር ጥሩ ስርዓት ብቻ ሊኖረን ይገባል።

ኪምበርሊ ታን: ምን ያህል ጊዜ አዲስ ሞዴል ይገመግማሉ እና ለመተካት ይወስናሉ?

ጄሲ ዣንግ፡- አዲስ ሞዴል በሚወጣበት ጊዜ ሁሉ እንገመግማለን. ምንም እንኳን አዲሱ ሞዴል የበለጠ ብልህ ቢሆንም እርስዎ የገነቡትን አንዳንድ የአጠቃቀም ጉዳዮችን እንደማይሰብር ማረጋገጥ አለብዎት። ይህ ሊከሰት ይችላል. ለምሳሌ፣ አዲሱ ሞዴል በአጠቃላይ የበለጠ ብልህ ሊሆን ይችላል፣ ነገር ግን በአንዳንድ ከባድ ሁኔታዎች፣ በአንዱ የስራ ፍሰቶችዎ ውስጥ በA/B ምርጫ ላይ ደካማ ነው የሚሰራው። ለዚህ ነው የምንገመግመው።

እንደማስበው፣ በጥቅሉ፣ በጣም የምንጨነቅለት የማሰብ ችሎታ ዓይነት “መመሪያን ተከትሎ ችሎታ” የምለው ነው። መመሪያዎችን በመከተል ሞዴሉ የተሻለ እና የተሻለ እንዲሆን እንፈልጋለን። ጉዳዩ ይህ ከሆነ በእርግጠኝነት ይጠቅመናል፣ ያ ደግሞ በጣም ጥሩ ነው።

በቅርብ ጊዜ የተደረጉ ጥናቶች እንደ የተሻሉ ፕሮግራሚንግ እና የተሻሉ የሂሳብ ስራዎች ባሉበት የማሰብ ችሎታ ላይ ያተኮሩ ይመስላል። ይህ ደግሞ ይጠቅመናል፣ ነገር ግን ችሎታን ተከትሎ የመመሪያውን ማሻሻል ያህል አስፈላጊ አይደለም።

ኪምበርሊ ታን፡ እርስዎ የጠቀሱት አንድ በጣም አስደሳች ነጥብ እና ለዲካጎን በጣም ልዩ የሆነ ይመስለኛል፣ እያንዳንዱ ሞዴል እርስዎ ባቀረቧቸው የፈተናዎች ስብስብ በትክክል እንዴት እየሰራ እንደሆነ ለማወቅ ብዙ የግምገማ መሠረተ ልማቶችን በቤት ውስጥ ገንብተዋል።

በዚህ ላይ ማብራራት ይችላሉ? ይህ የቤት ውስጥ የግምገማ መሠረተ ልማት ምን ያህል አስፈላጊ ነው፣ እና በተለይ እርስዎ እና ደንበኞችዎ በወኪሉ አፈጻጸም ላይ እምነት እንዲኖራቸው የሚያደርገው እንዴት ነው? ምክንያቱም ከእነዚህ ግምገማዎች አንዳንዶቹ ደንበኛን የሚመለከቱ ናቸው።

ጄሲ ዣንግ፡- በጣም አስፈላጊ ነው ብዬ አስባለሁ, ምክንያቱም ይህ የግምገማ መሠረተ ልማት ከሌለ በፍጥነት ለመድገም በጣም አስቸጋሪ ይሆናል.

እያንዳንዱ ለውጥ አንድን ነገር የመሰባበር እድሉ ከፍተኛ እንደሆነ ከተሰማዎት በፍጥነት ለውጦችን ማድረግ አይችሉም። ነገር ግን የግምገማ ዘዴ ካለህ፣ ትልቅ ለውጥ ሲኖር፣ የሞዴል ማሻሻያ ወይም አዲስ ነገር ሲመጣ፣ ከሁሉም የግምገማ ፈተናዎች ጋር በቀጥታ ማወዳደር ትችላለህ። የግምገማ ውጤቶቹ ጥሩ ከሆኑ ሊሰማዎት ይችላል፡ እሺ፣ ማሻሻያ አድርገናል፣ ወይም ከልክ በላይ ሳትጨነቁ በድፍረት መልቀቅ ይችላሉ።

ስለዚህ, በእኛ መስክ, ግምገማ ከደንበኛ ግብአትን ይፈልጋል፣ ምክንያቱም ደንበኛው አንድ ነገር ትክክል መሆን አለመኖሩን የሚወስነው ደንበኛው ነው። እርግጥ ነው፣ አንዳንድ ከፍተኛ ደረጃ ጉዳዮችን መፈተሽ እንችላለን፣ ነገር ግን አብዛኛውን ጊዜ ደንበኛው የተወሰኑ የአጠቃቀም ጉዳዮችን ያቀርባል እና ትክክለኛው መልስ ምን እንደሆነ ወይም ምን መሆን እንዳለበት፣ ምን ዓይነት ቃና መያዝ እንዳለበት፣ ምን ማለት እንዳለበት ይነግረናል።

ግምገማው በዚህ ላይ የተመሰረተ ነው። ስለዚህ የምዘና ስርዓታችን በበቂ ሁኔታ ጠንካራ መሆኑን ማረጋገጥ አለብን። መጀመሪያ ላይ, እኛ እራሳችንን ገንብተናል, እና ለማቆየት ያን ያህል አስቸጋሪ አይደለም. አንዳንድ ገምጋሚ ኩባንያዎች እንዳሉም እናውቃለን፣ እና አንዳንዶቹን መርምረናል። ምናልባት በአንድ ወቅት, እነሱን ለመቀበል ወይም ላለመውሰድ እንመረምራለን, አሁን ግን የግምገማ ስርዓቱ ለእኛ የህመም ነጥብ አይደለም.

ኪምበርሊ ታን፡ ዛሬ በጣም ታዋቂው ርዕስ መልቲሞዳልቲ ነው፣ ይህ ማለት AI ወኪሎች ዛሬ ሰዎች በሚጠቀሙባቸው ቅጾች ሁሉ፣ ጽሑፍ፣ ቪዲዮ፣ ድምጽ፣ ወዘተ የመሳሰሉትን መስተጋብር መፍጠር መቻል አለባቸው። ዲካጎን በፅሁፍ ላይ የተመሰረተ መሆኑን አውቃለሁ። ከእርስዎ እይታ, ምን ያህል አስፈላጊ ነው ሁለገብነት ነው። ወደ AI ወኪሎች? ዋናው ወይም መደበኛ እንዲሆን ጊዜው ምን ይመስልዎታል?

ጄሲ ዣንግ፡- አስፈላጊ ነው, እና ከኩባንያው እይታ, በተለይ አዲስ ሞዳል ለመጨመር አስቸጋሪ አይደለም. ቀላል አይደለም ነገር ግን ዋናው ነገር፡- ሌሎች ችግሮችን ከፈቱ እንደ እኔ የጠቀስኳቸው - ለምሳሌ AI መገንባት፣ እሱን መከታተል እና ትክክለኛ አመክንዮ መኖር - ከዚያ አዲስ ሞዳሊቲ ማከል በጣም ከባድ ስራ አይደለም። ስለዚህ ለኛ ሁሉም ሞዳሊቲዎች መኖራቸው ትልቅ ትርጉም ያለው ሲሆን ገበያችንንም ያሰፋዋል። እኛ በመሠረቱ ሞዳሊቲ አግኖስቲክ ነን፣ እና ለእያንዳንዱ ሞዳል የራሳችንን ወኪል እንገነባለን።

በአጠቃላይ ሁለት ገዳቢ ምክንያቶች አሉ፡- በመጀመሪያ ደንበኛው አዲሱን ዘዴ ለመቀበል ዝግጁ ነው? እኔ እንደማስበው በጽሑፍ መጀመር በጣም ጠቃሚ ነው፣ ምክንያቱም ሰዎች በጣም ንቁ በሆነ መንገድ የሚቀበሉበት መንገድ ነው፣ እና ለእነሱ ብዙም አደገኛ አይደለም፣ ለመቆጣጠር ቀላል እና ለመረዳት ቀላል ነው። ሌላው ትልቅ ዘዴ ድምፅ ነው። በግልጽ እንደማስበው በገበያው ውስጥ አሁንም ቦታ አለ, እና የተጠቃሚው የድምጽ ተቀባይነት አሁንም መሻሻል አለበት. በአሁኑ ጊዜ፣ በጣም የሚያስደስት የድምጽ ወኪሎችን መቀበል የጀመሩ አንዳንድ ቀደምት አሳዳጊዎችን እያየን ነው። ሌላው ገጽታ ቴክኒካዊ ተግዳሮቶች ናቸው. ብዙ ሰዎች አሞሌው ለድምፅ ከፍ ያለ መዘጋጀቱን ይስማማሉ። ከአንድ ሰው ጋር በስልክ እየተነጋገሩ ከሆነ በጣም አጭር የድምጽ መዘግየት ያስፈልግዎታል። አንድን ሰው ካቋረጡ, በተፈጥሮ ምላሽ መስጠት አለባቸው.

የንግግር መዘግየት ዝቅተኛ ስለሆነ, በሚሰላበት መንገድ የበለጠ ብልህ መሆን አለብዎት. በቻት ውስጥ ከሆኑ እና የምላሽ ጊዜ ከአምስት እስከ ስምንት ሰከንድ ከሆነ, እርስዎ አያስተውሉትም እና በጣም ተፈጥሯዊ ነው የሚመስለው. ነገር ግን በስልክ ምላሽ ለመስጠት ከአምስት እስከ ስምንት ሰከንዶች የሚፈጅ ከሆነ ትንሽ ከተፈጥሮ ውጪ የሆነ ስሜት ይሰማዋል። ስለዚህ በንግግር ላይ ተጨማሪ ቴክኒካዊ ችግሮች አሉ. እነዚህ ቴክኒካል ተግዳሮቶች ሲፈቱ እና ንግግርን የመቀበል ፍላጎት በገበያው እየጨመረ ሲሄድ፣ ንግግር እንደ አዲስ ስልት ዋና ዋና ይሆናል።

በመተማመን ላይ የሚዘልቅ የንግድ ሞዴል

ኪምበርሊ ታን፡ ከመቀጠላችን በፊት ስለ AI ወኪል የንግድ ሞዴል ትንሽ ማውራት እፈልጋለሁ። መጀመሪያ ሲያደርጉት ተገንብቷል AI ወኪል ወይም ከደንበኞች ጋር የሚጠቀሙበትን ስርዓት፣ የሚያስኬዱትን ውሂብ እና የሚያሳስባቸውን ነገር ተወያይተዋል፣ የሚያስገርምህ ነገር አለ? የድርጅት ደንበኞችን በተሻለ መልኩ ለማገልገል ዲካጎን ማድረግ የነበረባቸው አንዳንድ የማይታወቁ ወይም አስገራሚ ነገሮች ምንድናቸው?

ጄሲ ዣንግ፡- በጣም የሚያስደንቀው ነገር መጀመሪያ ስንጀምር ሰዎች እኛን ለማነጋገር ምን ያህል ፈቃደኞች እንደነበሩ ይመስለኛል። ለነገሩ እኛ ሁለት ብቻ ነበርን። ሁለታችንም ኩባንያዎችን ቀደም ብለን ጀምረናል፣ ስለዚህ ብዙ ሰዎችን እናውቅ ነበር፣ ነገር ግን እንደዚያም ሆኖ፣ ለእያንዳንዱ ሥራ ፈጣሪ፣ የሪፈራል ውይይት እንዲደረግ ሲፈልጉ፣ የሚናገሩት ነገር በተለይ አሳማኝ ካልሆነ ንግግሩ ብዙውን ጊዜ ሞቅ ያለ ነው።

ነገር ግን ስለዚህ የአጠቃቀም ጉዳይ ማውራት ስንጀምር ሰዎች ስለእሱ ማውራት ምን ያህል መደሰታቸው የሚያስገርም ሆኖ አግኝቼዋለሁ። ምክንያቱም ሀሳቡ በጣም ግልጽ ይመስላል. ግልጽ የሆነ ሀሳብ ስለሆነ ሌላ ሰው ቀድሞውንም አድርጎት መሆን አለበት ወይም መፍትሄው አስቀድሞ መኖር አለበት ወይም ሌላ ሰው አስቀድሞ የሆነ የመፍትሄ ሃሳብ ይዞ መምጣት አለበት ብለው ያስቡ ይሆናል። ግን ጥሩ አፍታ የያዝን ይመስለኛል፣ ያ የአጠቃቀም ጉዳይ ትልቅ ነው እና ሰዎች በእውነት ያስባሉ። ቀደም ብዬ እንደገለጽኩት ያ የአጠቃቀም መያዣ የ AI ወኪልን ለመውሰድ እና ወደ ምርት ለመግፋት በጣም ተስማሚ ነው፣ ምክንያቱም እርስዎ የበለጠ ሊተገበሩ እና ROIን መከታተል ይችላሉ።

ያ ለእኔ አስደሳች ነገር ነበር ፣ ግን በግልጽ ለማየት እንደሚቻለው ከዚያ በኋላ ብዙ ስራዎች አሉ ፣ ከደንበኞች ጋር መሥራት ፣ ምርቱን መገንባት ፣ የትኛውን መንገድ መሄድ እንዳለብዎ ማወቅ አለብዎት ። በመጀመርያው ደረጃ፣ በእውነት አስገራሚ ግኝት ነበር።

ዴሪክ ሃሪስ፡ ኪምበርሊ፣ የጻፍከውን የብሎግ ልጥፍ፣ RIP ለ RPA፣ ብዙ የሚነካውን ልጠቅስ እንዳለብኝ ይሰማኛል የ አውቶሜሽን ስራዎች እና ጅምር.እነዚህ አውቶሜትድ ተግባራት ወይም መፍትሄዎች በጣም ተስማሚ ያልሆኑበት፣ ስለዚህ ሰዎች ሁልጊዜ የተሻለ መንገድ የሚፈልጉበት ክስተት ያለ ይመስልዎታል?

ኪምበርሊ ታን: አዎ ይመስለኛል። ጥቂት ነገሮችን ማለት እፈልጋለሁ። በመጀመሪያ አንድ ሀሳብ ለሁሉም ሰው ግልጽ ከሆነ ነገር ግን ችግሩን ለመፍታት ግልጽ የሆነ ኩባንያ ከሌለ ወይም ማንም ወደ አንድ ኩባንያ እየጠቆመ "ይህን መጠቀም አለብህ" ማለት ችግሩ በትክክል አልተፈታም ማለት ነው.

በአንድ በኩል, አንድ ኩባንያ መፍትሄ እንዲያዘጋጅ ሙሉ ለሙሉ ክፍት እድል ነው. ምክንያቱም አንተ እንዳልከው ዲካጎንን እንደ ኢንቬስተር ስንከተል ከጅምሩ ነበር:: በፈጠራ ግርዶሽ ላይ ሲጓዙ ተመልክተናል፣ እናም ወደዚህ አቅጣጫ ለመሄድ ሲወስኑ እና ደንበኞችን ማነጋገር ሲጀምሩ፣ ሁሉም ደንበኞች አንድ ዓይነት ቤተኛ AI-የነቃ መፍትሄ ለማግኘት በጣም እንደፈለጉ ግልጽ ሆነ። ይህ ቀደም ሲል ከጠቀስኳቸው ችግሮች አንዱ ነው, ብዙ ሰዎች የጂፒቲ መጠቅለያ ብቻ ነው ብለው የሚያስቡበት. ነገር ግን ዲካጎን ከመጀመሪያው የተቀበለው የደንበኞች ፍላጎት አብዛኛዎቹ እነዚህ ጉዳዮች ሰዎች ከሚጠብቁት በላይ በጣም የተወሳሰቡ መሆናቸውን ቀደም ብለን እንድንገነዘብ አድርጎናል።

ይህ ክስተት በየኢንዱስትሪዎች እየተከሰተ ያለ ይመስለኛል፣ የደንበኛ አገልግሎትም ይሁን ሙያዊ አውቶማቲክ በተወሰኑ ቋሚዎች። እኔ እንደማስበው ዝቅተኛ ደረጃ ከተሰጣቸው ነጥቦች ውስጥ አንዱ ፣ ጄሲ ቀደም ሲል እንደጠቀስነው ፣ በራስ-ሰር ተግባራትን ወደ ኢንቨስትመንት (ROI) መመለሻን በግልፅ መለካት መቻል ነው። ምክንያቱም፣ አንድ ሰው የ AI ወኪልን እንዲቀበል የምትፈልግ ከሆነ፣ ለብዙ ሰዎች በጣም ያልተለመደ ክልል ስለሆነ በእርግጥ “የእምነት ዝለል” ዲግሪ እየወሰደ ነው።

ግልጽ የሆነ የገቢ ማስገኛ ሂደት ወይም ቀደም ሲል በንግዱ ውስጥ ማነቆ የሆነ ሂደት ወይም ከደንበኛ እድገት ወይም ከገቢ ዕድገት ጋር በመስመር የሚጨምር ዋና የወጪ ማእከል የሆነን በጣም የተለየ ሂደት በራስ ሰር መስራት ከቻሉ ለ AI ወኪል ተቀባይነት ማግኘት ቀላል ይሆናል። እንደ ተለምዷዊ ሶፍትዌሮች ሊመዘኑ የሚችሉ እንደዚህ ያሉ ችግሮችን ወደ ምርታማ ሂደት የመቀየር ችሎታ በጣም ማራኪ ነው።

ኪምበርሊ ታን፡ ከመቀጠላችን በፊት አንድ የመጨረሻ ጥያቄ አለኝ። ጄሲ በቀደመው ውይይታችን ላይ ሶፍትዌሮችን ወይም AI ወኪሎችን ለሚቀበሉ ኩባንያዎች ትልቁ ፈተና ቅዠት ነው ማለቱን አስታውሳለሁ። ግን አንድ ጊዜ ይህ በእውነቱ ዋናው ችግር እንዳልሆነ ነግረኸኝ ነበር። ለምንድነው የቅዠት ግንዛቤ በተወሰነ መልኩ አሳሳች እንደሆነ እና ሰዎች ይበልጥ የሚያሳስቧቸው ነገሮች ለምን እንደሆነ ማብራራት ትችላለህ?

ጄሲ ዣንግ፡- እኔ እንደማስበው ሰዎች ስለ ቅዠቶች የሚያስቡ ይመስለኛል, ነገር ግን እነሱ ሊያቀርቡት ስለሚችሉት ዋጋ የበለጠ ያሳስባቸዋል. የምንሰራቸው ኩባንያዎች በሙሉ ማለት ይቻላል የሚያተኩሩት በተመሳሳዩ ጉዳዮች ላይ ነው፣ ከሞላ ጎደል ተመሳሳይ ነው፡ ምን ያህል መቶኛ ውይይቶችን መፍታት ይችላሉ? ደንበኞቼ ምን ያህል ረክተዋል? ከዚያም የቅዠት ጉዳይ እንደ ሶስተኛ ምድብ ማለትም ምን ያህል ትክክል እንደሆነ ሊመደብ ይችላል። በአጠቃላይ ሲገመገሙ የመጀመሪያዎቹ ሁለት ምክንያቶች የበለጠ አስፈላጊ ናቸው.

ከአዲስ ንግድ ጋር እየተነጋገሩ ነው እንበል እና በመጀመሪያዎቹ ሁለት ነገሮች ላይ ጥሩ ስራ ሰርተሃል፣ እናም ከአመራር እና ከቡድኑ ውስጥ ካሉ ሁሉም ሰዎች ብዙ ድጋፍ አግኝተሃል። እነሱ፣ “አምላኬ ሆይ፣ የደንበኞቻችን ልምድ የተለየ ነው። እያንዳንዱ ደንበኛ አሁን በማንኛውም ጊዜ እኛን ማግኘት የሚችል የራሳቸው የግል ረዳት አላቸው። ጥሩ መልሶች ሰጥተናቸዋል፣ በጣም ረክተዋል፣ እና ብዙ ቋንቋ ተናጋሪ እና 24/7 ይገኛል።” ይህ የተወሰነው ብቻ ነው፣ እና እርስዎም ብዙ ገንዘብ ቆጥበዋል።

ስለዚህ እነዚያን ግቦች ከደረሱ በኋላ ስራውን ለመንዳት ብዙ ድጋፍ እና ብዙ የጅራት ንፋስ ያገኛሉ. እርግጥ ነው፣ የማታለል ጉዳይ በመጨረሻ መፍትሔ ያስፈልገዋል፣ ነገር ግን በጣም የሚያሳስባቸው ጉዳይ አይደለም። ቅዠትን የሚፈታበት መንገድ ቀደም ሲል እንደጠቀስኩት ተመሳሳይ መንገድ ነው - ሰዎች ይፈትኑዎታል. እውነተኛ ንግግሮችን የምታካሂዱበት እና የቡድን አባላትን የሚከታተሉ እና ትክክለኛነትን የሚፈትሹበት የፅንሰ-ሃሳብ ማረጋገጫ ደረጃ ሊኖር ይችላል። ያ ጥሩ ከሆነ ብዙውን ጊዜ ያልፋል።

እንዲሁም፣ ቀደም ብዬ እንደገለጽኩት፣ ለሚስጥራዊነት ያላቸው መረጃዎች አንዳንድ ጥብቅ የጥበቃ እርምጃዎችን ማዘጋጀት ትችላላችሁ፣ እንደ እርስዎ የግድ ሚስጥራዊነት ያለው ይዘት አጠቃላይ ማድረግ አያስፈልገዎትም። ስለዚህ የማታለል ጉዳይ በአብዛኛዎቹ ግብይቶች ውስጥ የውይይት ነጥብ ነው። አስፈላጊ ያልሆነ ርዕስ አይደለም. በዚህ ሂደት ውስጥ ያልፋሉ ፣ ግን የውይይቱ ትኩረት በጭራሽ አይደለም ።

ኪምበርሊ ታን፡ አሁን ወደ AI ወኪል የንግድ ሞዴል እንሂድ። ዛሬ፣ ለእነዚህ AI ወኪሎች እንዴት ዋጋ እንደሚሰጡ ትልቅ ርዕስ አለ።

ከታሪክ አኳያ ብዙ የ SaaS ሶፍትዌሮች በተቀመጡት መቀመጫዎች ዋጋ ተከፍለዋል ምክንያቱም እነሱ በግለሰብ ሰራተኞች ላይ ያነጣጠሩ እና የሰራተኞችን ምርታማነት ለማሻሻል ጥቅም ላይ የሚውሉ የስራ ፍሰት ሶፍትዌር ናቸው. ሆኖም፣ AI ወኪል እንደ ተለምዷዊ ሶፍትዌሮች ካሉ የግለሰብ ሰራተኞች ምርታማነት ጋር የተገናኘ አይደለም።

ስለዚህ ብዙ ሰዎች በመቀመጫዎች ብዛት ላይ የተመሰረተው የዋጋ አሰጣጥ ዘዴ ከአሁን በኋላ ተግባራዊ ሊሆን አይችልም ብለው ያስባሉ. የማወቅ ጉጉት አለኝ እንዴት በመጀመሪያዎቹ ቀናት ስለዚህ ችግር አስበህ እና በመጨረሻ ዲካጎን እንዴት ዋጋ ለማውጣት እንደወሰንክ አስበህ ነበር። እንዲሁም፣ AI ወኪል ከጊዜ ወደ ጊዜ እየተለመደ ሲመጣ የሶፍትዌር ዋጋ አወጣጥ አዝማሚያ ምን ሊሆን ይችላል ብለው ያስባሉ?

ጄሲ ዣንግ፡- በዚህ ጉዳይ ላይ ያለን አመለካከት ቀደም ባሉት ጊዜያት የሶፍትዌር ዋጋ በአንድ ወንበር ይሸጥ ነበር ምክንያቱም መጠኑ በግምት በሶፍትዌሩ ሊጠቀሙ በሚችሉ ሰዎች ብዛት ላይ የተመሰረተ ነው. ግን ለአብዛኛዎቹ AI ኤጀንቶች፣ የሚያቀርቡት ዋጋ የሚይዘው በሰዎች ብዛት ላይ ሳይሆን በተመረተው የስራ መጠን ላይ ነው። ይህ ቀደም ሲል ከጠቀስኩት ነጥብ ጋር ይጣጣማል-በኢንቨስትመንት ላይ ያለው ትርፍ (ROI) በጣም ሊለካ የሚችል ከሆነ, የሥራው ውጤትም በጣም ግልጽ ነው.

የእኛ እይታ በመቀመጫ ብዛት ዋጋ በእርግጠኝነት አይተገበርም። በስራው ውጤት ላይ በመመስረት ዋጋ ሊሰጡ ይችላሉ. ስለዚህ፣ የሚያቀርቡት የዋጋ አሰጣጥ ሞዴል ብዙ ስራ በተሰራ ቁጥር የበለጠ የሚከፍሉ መሆን አለበት።

ለእኛ, ዋጋ ለመስጠት ሁለት ግልጽ መንገዶች አሉ. ወይ ውይይቶችን ዋጋ ማድረግ ወይም AI በትክክል የሚፈታውን ንግግሮች ዋጋ መስጠት ይችላሉ። እኔ እንደማስበው ከተማርናቸው አስደሳች ትምህርቶች አንዱ አብዛኞቹ ሰዎች የውይይት-ዋጋ አወጣጥ ሞዴልን መርጠዋል። ምክንያቱ በመፍትሔ የዋጋ አወጣጥ ዋናው ጥቅም ለምንድነው መክፈል ነው። የ AI ያደርጋል።

ግን የሚከተለው ጥያቄ "መፍትሄ" ተብሎ የሚወሰደው ምንድን ነው? በመጀመሪያ ማንም ወደዚህ በጥልቀት መግባት አይፈልግም፤ ምክንያቱም “አንድ ሰው ተቆጥቶ መጥቶ ብታሰናብታቸው ለምን እንከፍላለን?” የሚል ይሆናል።

ይህ የማይመች ሁኔታን ይፈጥራል እና እንዲሁም ለ AI አቅራቢዎች የሚሰጠውን ማበረታቻ ትንሽ እንግዳ ያደርገዋል፣ ምክንያቱም የሂሳብ አከፋፈል በመፍትሔው ማለት ነው፣ “በተቻለ መጠን ብዙ ንግግሮችን መፍታት እና አንዳንድ ሰዎችን ማራቅ አለብን። ነገር ግን ጉዳዩን ከመግፋት ይልቅ ጉዳዩን ማባባስ የሚሻልባቸው ብዙ አጋጣሚዎች አሉ፣ እና ደንበኞች እንደዚህ አይነት አያያዝን አይወዱም። ስለዚህ፣ በውይይት መከፈል የበለጠ ቀላልነትን እና መተንበይን ያመጣል።

ኪምበርሊ ታን: የወደፊቱ የዋጋ አሰጣጥ ሞዴል ለምን ያህል ጊዜ ይቆያል ብለው ያስባሉ?ምክንያቱም አሁን ROIን ስትጠቅስ፣ አብዛኛው ጊዜ የጉልበት ወጪዎችን ለመሸፈን ጥቅም ላይ በሚውል ያለፈ ወጪ ላይ የተመሰረተ ነው። AI ኤጀንቶች በጣም የተለመዱ እየሆኑ ሲሄዱ, በረጅም ጊዜ ውስጥ AI ከሠራተኛ ወጪዎች ጋር እንደሚወዳደር እና ይህ ተገቢ መለኪያ ነው ብለው ያስባሉ? ካልሆነ፣ ከጉልበት ወጪዎች በላይ የረጅም ጊዜ ዋጋን እንዴት ያዩታል?

ጄሲ ዣንግ፡ እኔ እንደማስበው በረጅም ጊዜ የ AI ወኪል ዋጋ አሁንም በዋናነት ከጉልበት ወጭ ጋር የተያያዘ ሊሆን ይችላል፣ ምክንያቱም ይህ የወኪሉ ውበት ነው - ከዚህ ቀደም ለአገልግሎቶች ያወጡት ወጪ አሁን ወደ ሶፍትዌር ሊቀየር ይችላል።

ይህ የወጪ ክፍል ከሶፍትዌር ወጪ ከ10 እስከ 100 እጥፍ ሊሆን ስለሚችል ብዙ ወጪው ወደ ሶፍትዌር ይሸጋገራል። ስለዚህ, የሰው ኃይል ወጪዎች በተፈጥሮ መለኪያ ይሆናሉ. ለደንበኞቻችን, ROI በጣም ግልጽ ነው. በሠራተኛ ወጪዎች ውስጥ X ሚሊዮን መቆጠብ ከቻሉ ታዲያ ይህንን መፍትሔ መቀበል ተገቢ ነው። ነገር ግን በረጅም ጊዜ, ይህ በመሃል ላይ ሊሆን ይችላል.

ምክንያቱም እንደ ወኪላችን ጥሩ ያልሆኑ አንዳንድ ምርቶች እንኳን ዝቅተኛ ዋጋ ይቀበላሉ። ይሄ ልክ እንደ የተለመደው የSaaS ሁኔታ ነው፣ ሁሉም ሰው ለገበያ ድርሻ የሚወዳደርበት።

ኪምበርሊ ታን፡- ለአሁኑ የSaaS ኩባንያዎች፣ በተለይም ምርቶቻቸው በአገር ውስጥ ለኤአይአይ ያልተገነቡ ወይም በአንድ መቀመጫ ዋጋ የተሰጣቸው እና በውጤት ላይ ያተኮረ የዋጋ አወጣጥ ሞዴልን ማላመድ የማይችሉት የወደፊት ጊዜ ምን ይመስልዎታል?

ጄሲ ዣንግ፡- ለአንዳንድ ባህላዊ ኩባንያዎች የ AI ወኪል ምርትን ለመጀመር ቢሞክሩ የመቀመጫ ሞዴልን በመጠቀም ዋጋ መስጠት ስለማይችሉ ትንሽ አስቸጋሪ ነው. ከአሁን በኋላ ብዙ ወኪሎች የማይፈልጉ ከሆነ፣ ካለው ምርት ጋር ገቢን ለመጠበቅ አስቸጋሪ ነው። ይህ ለባህላዊ ኩባንያዎች ችግር ነው, ግን ለመናገር አስቸጋሪ ነው. ባህላዊ ኩባንያዎች ሁልጊዜ የማከፋፈያ ቻናሎች ጥቅም አላቸው. ምንም እንኳን ምርቱ እንደ አዲሱ ኩባንያ ጥሩ ባይሆንም, ሰዎች ጥራት ያለው 80% ብቻ አዲስ አቅራቢ ለመቀበል ጥረቱን ለማሳለፍ አይፈልጉም.

ስለዚህ መጀመሪያ እንደ እኛ ጀማሪ ከሆንክ ምርትህ ከባህላዊው ምርት በሶስት እጥፍ የተሻለ መሆኑን ማረጋገጥ አለብህ። ሁለተኛ, ይህ በባህላዊ ኩባንያዎች እና በጅማሬዎች መካከል የተለመደ ውድድር ነው. ባህላዊ ኩባንያዎች ብዙ ቁጥር ያላቸው ደንበኞች ስላሏቸው በተፈጥሮ ዝቅተኛ ተጋላጭነት አላቸው። በፍጥነት በመድገም ላይ ስህተት ከሰሩ, ከፍተኛ ኪሳራ ያስከትላል. ይሁን እንጂ ጅማሬዎች በፍጥነት ሊደጋገሙ ይችላሉ, ስለዚህ የመድገም ሂደቱ ራሱ ወደ ተሻለ ምርት ሊያመራ ይችላል. ይህ የተለመደው ዑደት ነው. ለእኛ፣ በአቅርቦት ፍጥነት፣በምርት ጥራት እና በቡድናችን አፈፃፀም ሁሌም ኩራት ይሰማናል። የአሁኑን ስምምነት ያሸነፍነው ለዚህ ነው።

ኪምበርሊ ታን: በሥራ ቦታ ስለ AI የወደፊት ሁኔታ አንዳንድ ትንበያዎችን ማድረግ ይችላሉ? ለምሳሌ፣ የሰራተኛውን ፍላጎት ወይም ችሎታ፣ ወይም የሰው ሰራተኞች እና AI ወኪሎች እንዴት እንደሚገናኙ እንዴት ይለውጣል?AI ወኪሎች እየተስፋፉ ሲሄዱ በስራ ቦታ ምን አይነት አዲስ ምርጥ ልምዶች ወይም ደንቦች ናቸው ብለው ያስባሉ?

ጄሲ ዣንግ፡ የመጀመሪያው እና በጣም አስፈላጊው ለውጥ ወደፊት ሰራተኞቹ ከ AI ተቆጣጣሪዎች ሚና ጋር በሚመሳሰል መልኩ በስራ ቦታ ግንባታ እና AI Agents በማስተዳደር ብዙ ጊዜ እንደሚያሳልፉ እርግጠኞች መሆናችን ነው። ምንም እንኳን ቦታዎ በይፋ "AI ሱፐርቫይዘር" ባይሆንም, ብዙ ጊዜ ስራዎን ሲሰሩ ያሳልፉበት ጊዜ እነዚህን ወኪሎች ወደ ማስተዳደር ይቀየራል, ምክንያቱም ወኪሎች ብዙ ጥቅም ሊሰጡዎት ይችላሉ.

ይህንን በብዙ ማሰማራቶች ውስጥ አይተናል በአንድ ወቅት የቡድን መሪ የነበሩ ሰዎች አሁን AIን በመከታተል ላይ ብዙ ጊዜ ያሳልፋሉ ለምሳሌ ችግር አለመኖሩን ለማረጋገጥ ወይም ማስተካከያ ለማድረግ። አጠቃላይ አፈጻጸምን ይቆጣጠራሉ ትኩረት የሚሹ ልዩ ቦታዎች መኖራቸውን ፣በእውቀት መሰረቱ ላይ AI የተሻለ እንዲሆን የሚረዱ ክፍተቶች ካሉ እና AI እነዚያን ክፍተቶች መሙላት ይችል እንደሆነ ለማየት።

ከኤጀንት ጋር አብሮ ለመስራት የሚመጣው ስራ ወደፊት ሰራተኞች ከ AI ወኪሎች ጋር በመገናኘት ከፍተኛ መጠን ያለው ጊዜ እንደሚያሳልፉ ስሜት ይፈጥራል. ይህ ቀደም ሲል እንደገለጽኩት የኩባንያችን ዋና ፅንሰ-ሀሳብ ነው። ስለዚህ፣ ሙሉው ምርታችን የተገነባው ለሰዎች መሳሪያዎች፣ እይታ፣ አተረጓጎም እና ቁጥጥር በማቅረብ ነው። በአንድ አመት ውስጥ ይህ ትልቅ አዝማሚያ ይሆናል ብዬ አስባለሁ.

ኪምበርሊ ታን: ይህ በጣም ምክንያታዊ ነው. AI ሱፐርቫይዘሮች ወደፊት ምን አይነት ችሎታዎች ያስፈልጋቸዋል ብለው ያስባሉ? ለዚህ ሚና የተቀመጠው ክህሎት ምንድን ነው?

ጄሲ ዣንግ፡- ሁለት ገጽታዎች አሉ. አንደኛው ታዛቢነት እና አተረጓጎም, AI ምን እንደሚሰራ እና እንዴት ውሳኔዎችን እንደሚያደርግ በፍጥነት የመረዳት ችሎታ ነው. ሌላው የመወሰን ችሎታ ወይም የሕንፃው ክፍል, እንዴት ግብረመልስ መስጠት እና አዲስ አመክንዮ መገንባት እንደሚቻል ነው. እንደማስበው እነዚህ ሁለቱ የአንድ ሳንቲም ሁለት ገጽታዎች ናቸው።

ኪምበርሊ ታን፡- በመካከለኛም ሆነ በረጅም ጊዜ ከ AI ወኪል አቅም በላይ የሚቀሩ እና አሁንም በሰዎች በትክክል መተዳደር እና መከናወን ያለባቸው ምን ተግባራት ይመስላችኋል?

ጄሲ ዣንግ፡- እኔ እንደማስበው በዋናነት ቀደም ሲል በጠቀስኩት “ፍጹምነት” መስፈርት ላይ ይመሰረታል። ለስህተት በጣም ዝቅተኛ መቻቻል ያላቸው ብዙ ተግባራት አሉ። በእነዚህ አጋጣሚዎች ማንኛውም AI መሳሪያ ሙሉ በሙሉ ከተሟላ ወኪል የበለጠ እርዳታ ነው.

ለምሳሌ፣ እንደ ጤና አጠባበቅ ወይም ደህንነት ባሉ አንዳንድ ይበልጥ ስሱ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ፣ ፍፁም መሆን ሲኖርብዎት፣ ከዚያም በእነዚህ አካባቢዎች፣ AI Agents ያነሰ ራሳቸውን ችለው ሊሆኑ ይችላሉ፣ ግን ያ ማለት ከንቱ ናቸው ማለት አይደለም። አጻጻፉ የተለየ ይሆናል ብዬ አስባለሁ፣ እንደእኛ ባለ መድረክ፣ እነዚህን ወኪሎች በእርግጥ እያሰማራችኋቸው ነው ሙሉውን ስራ በራስ ሰር እንዲሰሩ።

ዴሪክ ሃሪስ፡ እና ለዚህ ክፍል ያ ብቻ ነው። ይህ ርዕስ አስደሳች ወይም አነቃቂ ሆኖ ካገኙት፣ እባክዎ የእኛን ፖድካስት ደረጃ ይስጡ እና ለተጨማሪ ሰዎች ያካፍሉ።የመጨረሻውን ክፍል ከዓመቱ መጨረሻ በፊት ለመልቀቅ እንጠብቃለን እና ይዘቱን ለአዲሱ ዓመት እንደገና እንቀይራለን። ስላዳመጡት እናመሰግናለን እና ጥሩ የበዓል ወቅት (በበዓላት ወቅት የምታዳምጡ ከሆነ)።

ኦሪጅናል ቪዲዮ፡ አል ኤጀንቶች በመጨረሻ የደንበኞችን ድጋፍ ያስተካክሉ?